LLM 推理优化（Batching、Cache、Speculative Decoding 与验证）
总结大模型推理的性能优化方法，包括批处理、缓存与推测解码，并提供可验证的压测与观测路径。
推理
KServe 模型部署与弹性推理实践（2025）
KServe 模型部署与弹性推理实践（2025）一、部署与接口InferenceService：统一模型入口与协议（REST/gRPC）。模型格式：支持 ONNX/TensorFlow/PMML 等多格式。二、弹性与发布Autoscaling：按 QPS/并发与延迟指标伸缩副本。Canary：按权重
KServe 模型推理服务（Autoscaling、Canary 与性能验证）
基于 KServe 构建模型推理服务，配置自动伸缩与金丝雀发布，并通过压测与观测验证性能与稳定性。
KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）
KServe 推理服务自动伸缩与 GPU 调度治理（2025）一、架构与部署模型服务：`InferenceService` 定义接口与路由；支持 REST/gRPC。资源：为 `GPU` 设置 requests/limits 与节点选择器；隔离不同模型的资源。存储：模型拉取与缓存策略，减少启动时延。
GraphRAG：图结构增强检索与关系推理
以图结构作为知识组织与检索基础，结合语义检索与关系推理提升长链路问题的答案质量与可解释性。
AI 推理服务的可伸缩架构与成本优化
总结 AI 推理服务的吞吐与时延优化手段，覆盖并发批处理、模型并行与量化，以及自动扩缩与成本治理策略。
